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最近，研究人员越来越多地发现，计算机和人工智能的力量能够更准确地诊断患者当前的心脏健康状况，并且可以准确预测未来的心脏健康，潜在的治疗方法和疾病预防。

现在，在今天发表在《欧洲心脏杂志》上的一篇论文中，来自伦敦国王学院的研究人员领导了个性化计算机计算机心脏病学联盟，展示了将计算机和统计模型联系起来如何改善与心脏有关的临床决策。来自伦敦国王学院的首席研究员Pablo Lamata博士说：“我们发现，做出适当的临床决策不仅与数据有关，而且与如何将数据与我们通过多年研究积累的知识相结合。

该团队创造了“数字孪生”一词来描述这两种模型的整合，这是我们心脏的计算机化版本，代表了人体生理和个人数据。

“数字孪生将把治疗选择从基于今天的患者状态转变为优化明天的患者状态，”研究人员在论文中写道。

这可能意味着去医生办公室的旅行可能是一种更加数字化的体验。“我们的想法是，电子健康记录将发展成为我们可以称之为数字化身的更详细的描述，即心脏如何工作的数字表示，”Lamata博士说。

机械模型看到研究人员应用物理和数学定律来模拟心脏的行为。统计模型要求研究人员查看过去的数据，以了解心脏在类似条件下的行为，并推断它随着时间的推移将如何表现。模型可以精确定位最有价值的诊断数据，还可以可靠地推断出无法直接测量或需要侵入性手术的生物标志物。

拉马塔博士说，通过使用这些模型可以检索更多关于心脏行为的信息。“我们已经从医学图像和信号中提取了数字，但我们也可以通过模型将它们结合起来，推断出我们在数据中看不到的东西，比如心脏的僵硬。我们显然无法触摸跳动的心脏来了解刚度，但是我们可以为这些模型提供材料特性的规则和规律，以推断诊断和预后信息的重要性。心脏的僵硬成为另一个关键的生物标志物，它将告诉我们心脏的健康如何应对疾病。

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